企业 AI 最危险故障：不报错却给出自信错误答案

2026 年 10 月 13 日，AGI Hunt 报道，David Linthicum 指出企业 AI 最被忽视的风险并非模型准确率，而是异常处理失效：系统不抛出错误，却返回流畅、自信的错误答案；AI agent 据此行动，会把小错误层层叠加成混乱。他建议在高风险决策中保留人工审查、与可信数据源交叉校验，并关注反复出现的纠正与升级信号。他还提出，规模化部署前应测试工作流在最坏情况下的表现，因为当 AI 跨工作流行动时，小错误的代价远超模型准确率问题本身。报道未提及具体企业案例、厂商回应或后续验证结果，相关说法目前仍属专家分析。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。